摘要：残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”（优化）问题。ResNet 通过设计残差块结构，调整模型结构，让更深的模型能够有效训练更训练。 本文分享自华为云社区《Backbone 网络-ResNet 网络详解》，作者： 嵌入式视觉 。 摘要 残差网络(ResNet)的提出是为
ONNX Runtime简介 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。ONNX 运行时推理可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持来自深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras）以及经典机器学习库（如 scikit-learn、LightGBM、
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源：晓
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
用ab做性能测试. 并发请求量稍微高一点(200,300以上)就会报apr_socket_recv: Connection reset by peer 的错. 刚开始以为apache服务器设置有问题. 网上一顿找, 结果你也懂的. 按照咱国家特殊国情惯例, 都是同一篇文章考来考去. 最后还是找到一个
##### 执行如下命令，所有节点都执行 ```shell kubeadm reset ``` ##### 初始化集群，仅在master(centos01)上执行 ```shell [root@centos01 opt]# kubeadm init --apiserver-advertise-add
问题描述 使用Python连接Azure Redis服务，因为在代码中使用的是Django-redis组件，所以通过如下的配置连接到Azure Redis服务： CACHES = { "default": { "BACKEND": "django_redis.cache.RedisCache", "
https://www.cnblogs.com/zhang-ding-1314/p/16199682.html 修改密码需要在es启动,并cd到es的bin目录下执行： 1.重置密码并在控制台显示新密码（密码是自动生成的复杂度较高） ./elasticsearch-reset-password -u
https://www.jianshu.com/p/7c58b389cbe9 如果从多台服务器镜像流量, -c 后面的参数使用不同的 IP 段, 也要记得在目的端 server 添加相应的路由。原因是在流量大的情况下，改变后的源ip和源端口可能冲突，导致 tcp reset。例如 流量源1 : -c
